## PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA DENGAN JARINGAN SYARAF TIRUAN

## Rudy Ansari
STMIK Indonesia Banjarmasin e-mail: rudy.ansari@gmail.com

## ABSTRAK
Kelulusan  mahasiswa  menjadi  salah  satu  tolak  ukur  dalam  pengambilan  kebijakan  manajemen  perguruan  tinggi.  Dapat memperkirakan kelulusan mahasiswa setiap tahunnya sangat diperlukan untuk diketahui oleh pihak perguruan tinggi.  Dari itu, makalah ini mencoba menerapkan algoritma jaringan syaraf tiruan dalam memprediksi kelulusan mahasiswa, metode yang dipilih  untuk  digunakan  adalah  metode  backpropagation.  Metode  ini  banyak  digunakan  peneliti  akhir  –  akhir  ini  dalam memprediksi suatu masalah. Data sampel dalam penerapan algoritma ini adalah data mahasiswa mulai angkatan 2010 sampai dengan angkatan tahun 2013. Dengan 3 output yaitu lulus terlambat, cepat dan tidak tepat waktu. Dari hasil pembelajaran algoritma yang digunakan, di dapat hasil akurasi yang baik dengan arsitektur yang terbentuk adalah pola 12-9-3.

## Kata kunci: jaringan syaraf tiruan, backpropagation, akurasi

## ABSTRACT
Graduation became a benchmark in the policy making college management. Can estimate the graduation students annually is  needed  to  be  known  by  the  university.  Moreover,  this  paper  attempts  to  apply  neural  network  algorithms  in  predicting graduation, the selected method to be used is the method of propagation. This method is widely used in the researchers predict a problem. The sample data in the application of this algorithm is data the students began class of 2010 up to 2013. With the third generation output is passed late, fast and timely. From the results of the learning algorithm used obtained good accuracy results with the architecture of the pattern formed is 12-9-3.
Keywords: artificial neural network, backpropagation, accuracy

## I. PENDAHULUAN
Semakin ketatnya persaingan masing-masing perguruan tinggi dalam mencetak mahasiswa yang berkompeten dan berkuali- tas sehingga menuntut perguruan tinggi tersebut untuk memperbaiki sistem dan kualitasnya menjadi lebih baik lagi, dimana salah satu masalah dalam sistem ialah apabila ada beberapa mahasiswa yang terlambat lulus atau tidak tepat pada waktunya sehingga menjadi kendala untuk kemajuan suatu sistem untuk pengangkatan mutu dan kualitas dari suatu perguruan tinggi tersebut. Apabila suatu sistem dapat memperkirakan atau memprediksi suatu mahasiswa lulus tepat, cepat dan terlambat akan sangat mempermudah suatu sistem yang ada di kampus untuk perancangan bagi mahasiswa tersebut. Jika suatu prediksi dapat akurat untuk suatu akademik dapat digunakan untuk mendapatkan pemahaman tentang resiko faktor dari suatu kurikulum. Pemahaman kesadaran dari para pengajar, pendidikan secara personil dan manajemen akademik sehingga dapat membantu untuk memilih langkah yang tepat dalam segala resiko yang ada dan akhirnya akan menghasilkan penurunan tingkat drop out (Dekker, 2009) .
Para pembuat kurikulum dapat menggunakan hasil prediksi untuk menyelaraskan perubahan dari kurikulum dan mengeval- uasi efek dari perubahan tersebut. Penasehat akademik dapat merujuk ke hasil prediksi ketika memberikan nasehat kepada para  mahasiswa  yang  terdeteksi  kemungkinan  terlambat  lulus  sehingga  tindakan  pencegahan  dapat  diambil  lebih  awal.  Di samping itu, seorang instruktur atau para pengajar dapat lebih meningkatkan mengajar dan pendekatan pembelajaran, serta intervensi merencanakan dan layanan dukungan bagi mahasiswa (Affendey, Paris, Mustapha, Sulaiman, & Muda, 2010). Pred- iksi lama studi dibutuhkan oleh manajemen perguruan tinggi dalam menentukan kebijakan preventif terkait pencegahan dini kasus Drop Out (DO). Prediksi ini bertujuan untuk menentukan faktor akademis yang berpengaruh terhadap masa studi dan membangun model prediksi terbaik dengan teknik data mining (Meinanda, Annisa, Muhandri, & Suryadi). Akurasi mempred- iksi mahasiswa berguna di banyak konteks yang berbeda di perguruan tinggi. Sebagai contoh, mengedintifikasi siswa luar biasa untuk beasiswa merupakan bagian penting dari penerimaaan proses sarjana dan pascasarjana lembaga, dan siswa yang lemah  mengidentifikasi  yang  mungkin  gagal  adalah  juga  penting  untuk  mengalokasikan  sumber  daya  les  terbatas  (Nghe, Janecek, & Haddawy, 2007).
Dari berbagai penelitian dan jurnal diatas terdapat banyak manfaat bagi akademik atau suatu perguruan tinggi untuk mem- prediksikan mahasiswa untuk lulus tepat, cepat dan terlambat.
Pemodelan prediktif mengacu pada tugas membangun model untuk variable target sebagai fungsi dari variabel penjelas. dua jenis tugas pemodelan prediktif adalah klasifikasi ,yang digunakan untuk variable kontinyu sasaran. Tujuan tugas adalah untuk mempelajari model yang meminimalkan kesalahan antara nilai prediksi dan benar dari variable sasaran (Affendey, Paris, Mustapha, Sulaiman, & Muda, 2010).
Artificial  Neural  Network  (ANN)  atau  jaringan  syaraf  tiruan  sejak  diperkenalkan  pada  sekitar  tahun  1940  telah  banyak diimplementasikan pada berbagai bidang keilmuan. Jaringan syaraf tiruan banyak digunakan untuk melakukan prediksi atau
peramalan (Meinanda, Annisa, Muhandri, & Suryadi). Salah satu algoritma pembelajaran yang cukup akurat adalah dengan algoritma pembelajaran Backpropagation.  Sehingga dalam memprediksi kelulusan mahasiswa bisa lebih akurat.

## II. METODE PENELITIAN
Makalah ini disusun melalui tahapan-tahapan sebagai berikut:

## 1. Penentuan Masalah Penelitian
Masalah dapat disimpulkan bahwa Algoritma BackPropagation jaringan syaraf tiruan dapat digunakan untuk memprediksi suatu  permasalahan  yang  ada  yaitu  tentang  kelulusan  mahasiswa.  Sedangkan  pertanyaan  penelitian  adalah:  “Bagaimana jaringan  syaraf  tiruan  dengan  algoritma  pembelajaran  Backpropagation  lebih  akurat  dalam  menentukan  prediksi  kelulusan mahasiswa?”.
2. Penentuan Pendekatan Komputasi Pendekatan komputasi yang akan digunakan dalam makalah  ini adalah algoritma pembelajaran Backpropagation jaringan syaraf tiruan dimana sampel data dari makalah ini adalah data mahasiswa yang dibagi menjadi data uji angkatan 2010 sampai 2011 dan data testing dari angkatan 2012 sampai 2013.
3. Pengembangan Sistem Makalah ini akan mengembangkan prediksi kelulusan mahasiswa  yang terlambat, tepat, dan cepat. 4. Penerapan Metode Metode algoritma pembelajaran Backpropagation akan diterapkan untuk prediksi kelulusan mahasiswa.. 5. Evaluasi dan Validasi Hasil Penerapan Evaluasi  dilakukan  dengan  mengamati  hasil  prediksi.  Validasi  dilakukan  dengan  mengukur  tingkat  akurasi  dari  prediksi tersebut.
6. Kesimpulan
Menarik kesimpulan dari keseluruhan proses penyusunan dan pengujian hasil prediksi.
A. 2.1 Data Mining
Istilah data mining memiliki beberapa padanan, seperti knowledge discovery ataupun pattern recognition .Kedua istilah ter- sebut  sebenarnya  memiliki  ketepatannya  masing-masing.Istilah knowledge  discovery atau  penemuan  pengetahuan  tepat digunakan karena tujuan utama dari data mining memang untuk mendapatkan pengetahuan yang masih tersembunyi di dalam bongkahan data.Istilah pattern recognition atau pengenalan pola juga tepat untuk digunakan karena pengetahuan yang digali dari dalam bongkahan data yang tengah dihadapi.Bila dalam tulisan ini digunakan istilada data mining, hal ini lebih didasarkan pada  lebih  populernya  istilah  tersebut  dalam  kegiatan  penggalian  pengetahuan  data.Namun  demikian,  istilah  ini  memiliki hakikat ( notion ) sebagai disiplin ilmu yang tujuan utamanya adalah untuk menemukan, menggali, atau menambang penge- tahuan dari data atau informasi yang kita miliki.Kegiatan inilah yang menjadi garapan atau perhatian utama dari disiplin ilmu data mining (Susanto & Suryadi, 2010).
Data mining merupakan analisis dari peninjauan kumpulan data untuk menemukan hubungan yang tidak diduga dan me- ringkas  data  dengan  cara  yang  berbeda  dengan  sebelumnya,  yang  dapat  dipahami  dan  bermanaat  bagi  pemilik  data. Data mining merupakan bidang dari beberapa bidang keilmuan yang menyatukan teknik dari pembelajaran mesin, mengenal pola, statistik, database, dan visualisasi untuk penanganan permasalahan pengambilan informasi dari database yang besar (Larose D. T.).

## B. 2.2 Jaringan Syaraf Tiruan
Jaringan saraf tiruan adalah model non-linear yang kompleks, dibangun dari komponen yang secara individu berperilaku mirip dengan model regresi. Jaringan syaraf tiruan dapat divisualisasikan sebagai grafik, dan beberapa sub-grafik mungkin ada perilaku yang sama dengan gerbang logika. Meskipun struktur dari jaringan saraf secara eksplisit dirancang terlebih dahulu, pengolahan bahwa jaringan tidak untuk menghasilkan hipotesis (berbagai gerbang logika dan pengolahan lainnya terstruktur dalam  jaringan)  berkembang  selama  proses  pembelajaran.  Hal  ini  memungkinkan  neuron  yang  membentuk  jaringan  akan digunakan sebagai pemecahan maslah dari "program itu sendiri" (Cowan, 2013).

## C. 2.3 Algoritma pembelajaran Backpropogation
Dalam backpropagation terdapat beberapa langkah-langkah untuk menyelesaikan masalahnya, dimana ciri dari metode ini adalah meminimalkan error pada output yang dihasilkan oleh jaringan. Backpropagation disebut juga sebagai Multilayer Neu- ral Network sehingga terdri dari beberapa layer yaitu input layer, hidden layer, dan output layer dan pada setiap layer terdapat satu atau lebih artificial neuron (Budhi ST., MT., Gunawan ST., & Jaowry ST.) .

## Gambar 1 Arsitektur jaringan syaraf tiruan
Pelatihan dengan metode backpropagation terdiri dari tiga langkah, yaitu:
• Data dimasukkan ke input jaringan ( feedforward )
• Perhitungan dan propagasi balik dari error yang bersangkutan
• Pembaharuan ( adjustment ) bobot dan bias
Secara detail, langkah-langkah pelatihan Backpropagation adalah sebagai berikut: Langkah 0 : Inisialisasi bobot dan bias Baik bobot maupun bias dapat diset dengan sembarang angka(acak)dan biasanya angka disekitar 0 dan 1 atau -1(bias positif atau negatif).
Langkah 1 :Jika stopping condition belum dipenuhi, maka langkah 2-9 dijalankan Langkah 2 :Data training, lakukan langkah 3-8.

## Umpan Maju (Feedforward)
Langkah 3 : Tiap unit input (xi, i=1,…..,n) menerima isyarat masukan xi dan  diteruskan ke unit-unit tersembunyi (hidden unit) Langkah 4 : Tiap unit tersembunyi (zj , z=1,….,p) menjumlahkan bobot sinyal input dan biasnya.
(1)
⇒ keluaran dari lapisan unit yang tersembunyi menerpakan fungsi aktivasi hitung:
(2)
Langkah 5 : Tiap unit keluaran (yk, k=1,…..,m) menjumlahkan isyarat masukan berbobot  dengan menerpakan fungsi akti- vasi hitung :
(3) (4)

## Perambatan Galat Mundur (Backpropagation)
Langkah 6 : Tiap unit keluaran (yk, k=1,…..,m) menerima pola pelatihan masukannya. Hitung galat (error) informasinya:
(5)
Untuk menghitung koreksi bobot:
(6)
∑ = + = n i ij i j j v x vo in z 1 _ ) _ ( j j in z f z = ∑ = + = p j jk j k k w z wo in y 1 _ ) _ ( k k in y f y = ) _ ( ' ) ( k k k k in y f y t − = δ j k jk z w αδ = Δ … … … … … … y 1 a 1 a k a i
x 1 x n y m b 1
b j
w 11 w 1k b l
w 1i
w n1 w nk w ni v 11 v 1l v 1j v k1 v kl v kj v i1 v il v ij u 11 u 1m u j1 u j1 Hidden Layer Output Layer Input Layer
u l1
u lm
dan biasnya:
(7)
Langkah 7 : Tiap unit tersembunyi (zj , z=1,….,p) menjumlahkan delta masukannya (dari unit-unit yang berada pada lapisan atasannya).
(8) Hitung galat (error) informasinya : (9)
Hitung koreksi bobot
(10)
dan biasnya :
(11) Langkah 8 : Tiap unit keluaran (yk, k=1,..,m) memperbaharui bobot dan bias ( j=0,1,..p)
Tiap unit tersembunyi (zj, z=1,.,p) memperbaharui bobot dan biasnya (i=0,1,..n)
(12) (13)
Langkah 9 : Uji syarat berhenti

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data Sampel adalah data mahsiswa STMIK Indonesia Banjarmasin dengan parameter terdiri dari NRP, Nama, Tempat La- hir, Tanggal Lahir, Umur, Pengambilan banyaknya SKS persemester, IPK persemester, rata-rata IPK antara semester 1 sampai dengan semester 4.
Untuk pengujiannya menggunakan Software data mining yaitu Rapidminer, untuk uji pertama melalui data sample yaitu data angkatan 2006, pada bagian NRP, NAMA, Tempat Lahir dan Tanggal Lahir akan dihilangkan untuk mendapatkan akurasi yang lebih tinggi, pada bagian Lulus atau keterangan untuk lulus ada 3 kategori yaitu cepat, tepat, terlambat dijadikan sebagai label dalam rapidminer sehingga untuk hasilnya menggunakan software rapidminer bisa dilihat pada gambar dibawah:
Gambar 2 Data uji hasil prediksi
k k wo αδ = Δ ∑ = = m k jk k j w in 1 _ δ δ ) _ ( ' _ j j j in z f in δ δ = i j ij x v αδ = Δ j j vo αδ = Δ jk jk jk w lama w baru w Δ + = ) ( ) ( ij ij ij v lama v baru v Δ + = ) ( ) (
Gambar 3 Data testing hasil prediksi
Dari hasil penerapan algoritma backpropagation jaringan syaraf tiruana didapatkan akurasi prediksi sebesar 92,49%.
Gambar 4 Hasil akurasi prediksi
Dan arsitektur jaringan yang terbentuk dari hasil pelatihan data tersebut di dapat aristektur jaringan 12-9-3.
Gambar 5 Hasil arsitektur jaringan syaraf tiruan prediksi kelulusan mahasiswa

## IV. K ESIMPULAN
Makalah  ini  meneliti  penggunaan  algoritma  backpropagation  jaringan  syaraf  tiruan  untuk  memprediksi  kelulusan mahasiswa. Metode jaringan syaraf tiruan menghasilkan akurasi sebesar 92,49%, dengan input 12, hidden layer 9 dan output 3. Dari hasil tersebut bisa dikatan bahwa metode jaringan syaraf tiruan dapat menghasilkan akurasi cukup tinggi untuk masalah prediksi.

## R EFERENSI
[1] Gerben K. Dekker, "Predicting students drop out: a case study," April 2009.
[2] L.S. Affendey, I.H.M Paris, N. Mustapha, Md. Nasir Sulaiman, and Z. Muda, "Ranking of Influencing Factors in Predicting Students Academic Performance," 2010.
[3] Muhamad  Hanief  Meinanda,  Metri  Annisa,  Narendi  Muhandri,  and  Kadarsyah  Suryadi,  "Prediksi  Masa  Studi  Sarjana Dengan Artificial Neural Network".
[4] Nguyen Thai Nghe, Paul Janecek, and Peter Haddawy, "A Comprative Analysis of Techniques for Predicting Academic Performance," 2007.
[5] Sani Susanto and Dedy Suryadi, Pengantar Data Mining : Menggali Pengetahuan Dari Bongkahan Data . Yogyakarta: Andi, 2010.
[6] Daniel T. Larose, Discovering Knowledge in Data .
[7] Mark K Cowan, Machine Learning .: Stanford University, 2013.
[8] Gregorius S. Budhi ST., MT., Ibnu Gunawan ST., and Steven Jaowry ST., "Metode Jaringan Saraf Tiruan Backpropagation untuk Pengenalan Huruf Cetak pada Citra Digital".